Atvirojo kodo AI platformos
Dirbtinis intelektas (AI) keičia pramonės šakas, suteikdamas galimybę įmonėms ir kūrėjams kurti išmanesnius produktus, automatizuoti procesus ir generuoti galingas įžvalgas iš duomenų. Nors patentuoti AI įrankiai gali būti brangūs ir ribojantys, atvirojo kodo AI platformos yra prieinama ir lanksti alternatyva įmonėms, tyrėjams ir kūrėjams. Atvirojo kodo AI platformos suteikia jums laisvę tinkinti, modifikuoti ir diegti naujoves be uždarų sistemų apribojimų.
Atvirojo kodo AI platformos yra ne tik ekonomiškos, bet ir naudingos aktyvių kūrėjų bendruomenių, kurios prisideda prie nuolatinio tobulinimo, geresnio našumo ir platesnių funkcijų rinkinių, pranašumų. Šiame tinklaraštyje išnagrinėsime 10 galingiausių atvirojo kodo AI platformų, kurios skatina inovacijas įvairiose pramonės šakose.
Atvirojo kodo AI platformos yra ne tik ekonomiškos, bet ir naudingos aktyvių kūrėjų bendruomenių, kurios prisideda prie nuolatinio tobulinimo, geresnio našumo ir platesnių funkcijų rinkinių, pranašumų. Šiame tinklaraštyje išnagrinėsime 10 galingiausių atvirojo kodo AI platformų, kurios skatina inovacijas įvairiose pramonės šakose.
1. TensorFlow
Geriausiai tinka: mašininiam mokymuisi ir giliam mokymuisi
„Google Brain“ sukurta „TensorFlow“ yra viena populiariausių atvirojo kodo AI platformų pasaulyje. Jis plačiai naudojamas kuriant ir mokant mašininio mokymosi modelius, nuo paprastos tiesinės regresijos iki sudėtingų giliųjų neuroninių tinklų. „TensorFlow“ palaiko įvairias platformas, įskaitant stalinius kompiuterius, mobiliuosius įrenginius ir debesimis pagrįstas sistemas.
Pagrindinės funkcijos:
Išsami ekosistema ML ir AI modeliams kurti
„TensorBoard“ modelio veikimo vizualizacijai realiuoju laiku
Keras API supaprastintam modelių kūrimui
CPU, GPU ir TPU palaikymas, skirtas keičiamo dydžio mokymui
Naudojimo atvejai:
Vaizdo atpažinimas
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Sustiprinimo mokymasis
Nuspėjamoji analizė
Pavyzdys: „Google“ nuotraukos naudoja „TensorFlow“ vaizdams atpažinti ir tvarkyti.
👉 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow
„Google Brain“ sukurta „TensorFlow“ yra viena populiariausių atvirojo kodo AI platformų pasaulyje. Jis plačiai naudojamas kuriant ir mokant mašininio mokymosi modelius, nuo paprastos tiesinės regresijos iki sudėtingų giliųjų neuroninių tinklų. „TensorFlow“ palaiko įvairias platformas, įskaitant stalinius kompiuterius, mobiliuosius įrenginius ir debesimis pagrįstas sistemas.
Pagrindinės funkcijos:
Išsami ekosistema ML ir AI modeliams kurti
„TensorBoard“ modelio veikimo vizualizacijai realiuoju laiku
Keras API supaprastintam modelių kūrimui
CPU, GPU ir TPU palaikymas, skirtas keičiamo dydžio mokymui
Naudojimo atvejai:
Vaizdo atpažinimas
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Sustiprinimo mokymasis
Nuspėjamoji analizė
Pavyzdys: „Google“ nuotraukos naudoja „TensorFlow“ vaizdams atpažinti ir tvarkyti.
👉 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow
2. PyTorch
Geriausiai tinka: gilaus mokymosi ir dinaminio skaičiavimo grafikai
„PyTorch“, sukurtas „Facebook AI Research“ (FAIR), yra žinomas dėl savo naudojimo paprastumo ir dinaminio skaičiavimo grafiko, todėl jis yra labai lankstus tyrimams ir gamybai. Jis įgijo didžiulį populiarumą AI tyrimų bendruomenėje dėl savo Pythonic sąsajos ir stipraus GPU palaikymo.
Pagrindinės funkcijos:
Dinaminiai skaičiavimo grafikai lanksčiam modelio kūrimui
Stiprus GPU pagreitis
„TorchScript“, kad būtų galima pereiti nuo tyrimų prie gamybos
Didelės bibliotekos, skirtos NLP, kompiuteriniam matymui ir kt
Naudojimo atvejai:
Kompiuterinis matymas
Generatyvieji priešingi tinklai (GAN)
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Laiko eilučių prognozavimas
Pavyzdys: „Tesla“ naudoja „PyTorch“ autonominiam AI kūrimui.
👉 GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch
„PyTorch“, sukurtas „Facebook AI Research“ (FAIR), yra žinomas dėl savo naudojimo paprastumo ir dinaminio skaičiavimo grafiko, todėl jis yra labai lankstus tyrimams ir gamybai. Jis įgijo didžiulį populiarumą AI tyrimų bendruomenėje dėl savo Pythonic sąsajos ir stipraus GPU palaikymo.
Pagrindinės funkcijos:
Dinaminiai skaičiavimo grafikai lanksčiam modelio kūrimui
Stiprus GPU pagreitis
„TorchScript“, kad būtų galima pereiti nuo tyrimų prie gamybos
Didelės bibliotekos, skirtos NLP, kompiuteriniam matymui ir kt
Naudojimo atvejai:
Kompiuterinis matymas
Generatyvieji priešingi tinklai (GAN)
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Laiko eilučių prognozavimas
Pavyzdys: „Tesla“ naudoja „PyTorch“ autonominiam AI kūrimui.
👉 GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch
3. Sunku
Geriausiai tinka: aukšto lygio neuroninio tinklo API
„Keras“ yra atvirojo kodo giluminio mokymosi biblioteka, parašyta „Python“, iš pradžių sukurta kaip patogi „TensorFlow“ API. Tai leidžia greitai sukurti neuroninių tinklų prototipus ir supaprastina modelių kūrimo ir mokymo procesą.
Pagrindinės funkcijos:
Paprasta ir nuosekli neuroninių tinklų sąsaja
Veikia ant TensorFlow, Theano arba CNTK
Modulinis dizainas lengvam pritaikymui
Integruotas konvoliucinių ir pasikartojančių tinklų palaikymas
Naudojimo atvejai:
Vaizdo klasifikacija
Kalbos atpažinimas
Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN)
Pavyzdys: NASA naudojo „Keras“ palydovų duomenims klasifikuoti.
👉 GitHub: https://github.com/keras-team/keras
„Keras“ yra atvirojo kodo giluminio mokymosi biblioteka, parašyta „Python“, iš pradžių sukurta kaip patogi „TensorFlow“ API. Tai leidžia greitai sukurti neuroninių tinklų prototipus ir supaprastina modelių kūrimo ir mokymo procesą.
Pagrindinės funkcijos:
Paprasta ir nuosekli neuroninių tinklų sąsaja
Veikia ant TensorFlow, Theano arba CNTK
Modulinis dizainas lengvam pritaikymui
Integruotas konvoliucinių ir pasikartojančių tinklų palaikymas
Naudojimo atvejai:
Vaizdo klasifikacija
Kalbos atpažinimas
Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN)
Pavyzdys: NASA naudojo „Keras“ palydovų duomenims klasifikuoti.
👉 GitHub: https://github.com/keras-team/keras
4. Scikit-Learn
Geriausiai tinka: klasikiniams mašininio mokymosi modeliams
„Scikit-Learn“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, sukurta remiantis „NumPy“, „SciPy“ ir „Matplotlib“. Jame pateikiami paprasti ir veiksmingi duomenų gavybos ir analizės įrankiai ir yra ypač veiksmingi tradiciniams mašininio mokymosi modeliams.
Pagrindinės funkcijos:
Paprasta ir nuosekli API mašininio mokymosi modeliams
Iš anksto sukurti klasifikavimo, regresijos ir grupavimo modeliai
Matmenų mažinimo ir funkcijų pasirinkimo įrankiai
Stiprus išankstinio duomenų apdorojimo palaikymas
Naudojimo atvejai:
Klientų segmentavimas
Sukčiavimo aptikimas
Nuspėjamasis modeliavimas
Pavyzdys: „Spotify“ naudoja „Scikit-Learn“ muzikos rekomendacijų algoritmams.
👉 GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
„Scikit-Learn“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, sukurta remiantis „NumPy“, „SciPy“ ir „Matplotlib“. Jame pateikiami paprasti ir veiksmingi duomenų gavybos ir analizės įrankiai ir yra ypač veiksmingi tradiciniams mašininio mokymosi modeliams.
Pagrindinės funkcijos:
Paprasta ir nuosekli API mašininio mokymosi modeliams
Iš anksto sukurti klasifikavimo, regresijos ir grupavimo modeliai
Matmenų mažinimo ir funkcijų pasirinkimo įrankiai
Stiprus išankstinio duomenų apdorojimo palaikymas
Naudojimo atvejai:
Klientų segmentavimas
Sukčiavimo aptikimas
Nuspėjamasis modeliavimas
Pavyzdys: „Spotify“ naudoja „Scikit-Learn“ muzikos rekomendacijų algoritmams.
👉 GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
5. Apkabinantys veido transformeriai
Geriausiai tinka: natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Hugging Face tapo pagrindine NLP modelių platforma. Jų atvirojo kodo Transformatorių bibliotekoje pateikiami moderniausi iš anksto parengti modeliai, skirti teksto generavimui, nuotaikų analizei, vertimui ir kt.
Pagrindinės funkcijos:
Iš anksto apmokyti modeliai (BERT, GPT ir kt.)
Lengva naudoti API mokymui ir koregavimui
Palaiko ir TensorFlow, ir PyTorch
Daugiakalbis palaikymas
Naudojimo atvejai:
Pokalbių robotai
Kalbos vertimas
Teksto apibendrinimas
Sentimentų analizė
Pavyzdys: klientų aptarnavimo automatizavimui Microsoft naudoja Hugging Face Transformers.
👉 GitHub: https://github.com/huggingface/transformers
Hugging Face tapo pagrindine NLP modelių platforma. Jų atvirojo kodo Transformatorių bibliotekoje pateikiami moderniausi iš anksto parengti modeliai, skirti teksto generavimui, nuotaikų analizei, vertimui ir kt.
Pagrindinės funkcijos:
Iš anksto apmokyti modeliai (BERT, GPT ir kt.)
Lengva naudoti API mokymui ir koregavimui
Palaiko ir TensorFlow, ir PyTorch
Daugiakalbis palaikymas
Naudojimo atvejai:
Pokalbių robotai
Kalbos vertimas
Teksto apibendrinimas
Sentimentų analizė
Pavyzdys: klientų aptarnavimo automatizavimui Microsoft naudoja Hugging Face Transformers.
👉 GitHub: https://github.com/huggingface/transformers
6. OpenCV
Geriausiai tinka: Kompiuteriniam regėjimui ir vaizdo apdorojimui
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) yra viena populiariausių kompiuterinio matymo ir vaizdo apdorojimo platformų. Jis siūlo daugybę algoritmų, skirtų vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimui realiuoju laiku.
Pagrindinės funkcijos:
Vaizdų ir vaizdo įrašų analizė realiuoju laiku
Kelių kalbų palaikymas (Python, C++, Java)
Iš anksto sukurti veido aptikimo, objekto sekimo ir kt. algoritmai.
GPU palaikymas greitam apdorojimui
Naudojimo atvejai:
Veido atpažinimas
Objekto aptikimas
Judesio sekimas
Papildyta realybė
Pavyzdys: Snapchat naudoja OpenCV veido filtrams ir AR funkcijoms.
👉 GitHub: https://github.com/opencv/opencv
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) yra viena populiariausių kompiuterinio matymo ir vaizdo apdorojimo platformų. Jis siūlo daugybę algoritmų, skirtų vaizdų ir vaizdo įrašų apdorojimui realiuoju laiku.
Pagrindinės funkcijos:
Vaizdų ir vaizdo įrašų analizė realiuoju laiku
Kelių kalbų palaikymas (Python, C++, Java)
Iš anksto sukurti veido aptikimo, objekto sekimo ir kt. algoritmai.
GPU palaikymas greitam apdorojimui
Naudojimo atvejai:
Veido atpažinimas
Objekto aptikimas
Judesio sekimas
Papildyta realybė
Pavyzdys: Snapchat naudoja OpenCV veido filtrams ir AR funkcijoms.
👉 GitHub: https://github.com/opencv/opencv
7. MLflow
Geriausiai tinka: mašininio mokymosi gyvavimo ciklo valdymui
MLflow yra atvirojo kodo platforma, skirta valdyti visą mašininio mokymosi gyvavimo ciklą, įskaitant modelio stebėjimą, versijų kūrimą ir diegimą. Tai labai efektyvu kuriant atkuriamus ML vamzdynus.
Pagrindinės funkcijos:
Modelių sekimas ir versijų kūrimas
Eksperimentavimo ir atkuriamumo įrankiai
Integracija su TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn ir kt
Lengvas diegimas gamyboje
Naudojimo atvejai:
Mašininio mokymosi eksperimento stebėjimas
Modelio diegimas ir stebėjimas
Pavyzdys: „Airbnb“ naudoja MLflow mašininio mokymosi modeliams valdyti ir įdiegti.
👉 GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow
MLflow yra atvirojo kodo platforma, skirta valdyti visą mašininio mokymosi gyvavimo ciklą, įskaitant modelio stebėjimą, versijų kūrimą ir diegimą. Tai labai efektyvu kuriant atkuriamus ML vamzdynus.
Pagrindinės funkcijos:
Modelių sekimas ir versijų kūrimas
Eksperimentavimo ir atkuriamumo įrankiai
Integracija su TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn ir kt
Lengvas diegimas gamyboje
Naudojimo atvejai:
Mašininio mokymosi eksperimento stebėjimas
Modelio diegimas ir stebėjimas
Pavyzdys: „Airbnb“ naudoja MLflow mašininio mokymosi modeliams valdyti ir įdiegti.
👉 GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow
8. Apache MXNet
Geriausiai tinka: gilus mokymasis dideliu mastu
Apache MXNet yra gilaus mokymosi sistema, sukurta siekiant didelio našumo ir mastelio. Jis palaiko ir simbolinį, ir privalomą programavimą, todėl tinkamas naudoti gamyboje.
Pagrindinės funkcijos:
Keičiamas keliuose GPU ir debesies paslaugose
Vietinis kelių programavimo kalbų palaikymas
Efektyvus atminties naudojimas
Naudojimo atvejai:
Gilus didelių duomenų rinkinių mokymasis
Vaizdo atpažinimas ir klasifikavimas
👉 GitHub: https://github.com/apache/mxnet
Apache MXNet yra gilaus mokymosi sistema, sukurta siekiant didelio našumo ir mastelio. Jis palaiko ir simbolinį, ir privalomą programavimą, todėl tinkamas naudoti gamyboje.
Pagrindinės funkcijos:
Keičiamas keliuose GPU ir debesies paslaugose
Vietinis kelių programavimo kalbų palaikymas
Efektyvus atminties naudojimas
Naudojimo atvejai:
Gilus didelių duomenų rinkinių mokymasis
Vaizdo atpažinimas ir klasifikavimas
👉 GitHub: https://github.com/apache/mxnet
9. Fast.ai / Ray
Greitai.ai
Geriausiai tinka: supaprastinti gilaus mokymosi modeliai
Fast.ai yra aukšto lygio giluminio mokymosi biblioteka, sukurta naudojant PyTorch. Jis sukurtas siekiant supaprastinti sudėtingus giluminio mokymosi modelius ne ekspertams.
Pagrindinės funkcijos:
Intuityvus ir paprastas naudoti
Iš anksto paruošti mokymosi perkėlimo modeliai
Optimizuotas realaus pasaulio programoms
👉 GitHub: https://github.com/fastai/fastai
Rėjus
Geriausiai tinka: keičiamo dydžio AI programoms
„Ray“ yra atvirojo kodo sistema, skirta kurti ir diegti keičiamo dydžio AI ir mašininio mokymosi programas.
Pagrindinės funkcijos:
Paskirstytas apdorojimas didelio masto modeliams
Integracija su TensorFlow, PyTorch ir kt
Keičiamas sustiprinimo mokymasis
👉 GitHub: https://github.com/ray-project/ray
Atvirojo kodo AI platformos suteikia įmonėms ir kūrėjams galimybę greičiau ir efektyviau diegti naujoves. Nesvarbu, ar kuriate mašininio mokymosi modelius, mokote neuroninius tinklus, ar automatizuojate duomenų analizę, šios platformos suteikia įrankių ir lankstumo, reikalingų norint išlikti prieš konkurentus.
Geriausiai tinka: supaprastinti gilaus mokymosi modeliai
Fast.ai yra aukšto lygio giluminio mokymosi biblioteka, sukurta naudojant PyTorch. Jis sukurtas siekiant supaprastinti sudėtingus giluminio mokymosi modelius ne ekspertams.
Pagrindinės funkcijos:
Intuityvus ir paprastas naudoti
Iš anksto paruošti mokymosi perkėlimo modeliai
Optimizuotas realaus pasaulio programoms
👉 GitHub: https://github.com/fastai/fastai
Rėjus
Geriausiai tinka: keičiamo dydžio AI programoms
„Ray“ yra atvirojo kodo sistema, skirta kurti ir diegti keičiamo dydžio AI ir mašininio mokymosi programas.
Pagrindinės funkcijos:
Paskirstytas apdorojimas didelio masto modeliams
Integracija su TensorFlow, PyTorch ir kt
Keičiamas sustiprinimo mokymasis
👉 GitHub: https://github.com/ray-project/ray
Atvirojo kodo AI platformos suteikia įmonėms ir kūrėjams galimybę greičiau ir efektyviau diegti naujoves. Nesvarbu, ar kuriate mašininio mokymosi modelius, mokote neuroninius tinklus, ar automatizuojate duomenų analizę, šios platformos suteikia įrankių ir lankstumo, reikalingų norint išlikti prieš konkurentus.
